区域物流需求预测及灰色预测模型的应用

区域物流需求预测是区域物流规划和决策的前提,区域物流需求属于派生需求,由区域经济发展水平决定,因此区域物流需求预测的范围除物流需求本身内容以外,与物流需求紧密相关的各个经济指标也属于区域物流需求预测的范畴。区域物流需求预测有多种预测方法,其中灰色预测模型具有时数据要求限制少、中短期预测精准等特点,特别适合区域物流需求的预测。本文从区域物流需求预测内容、指标选择和预测方法三方面进行了系统研究,首次全面综合地提出了区域物流需求预测的内容及其对应的评价指标,在预测模型的实际应用上具有一定的创新。     

长株潭区域物流需求预测影响因素分析

从国民经济发展水平、产业结构、物流基础设施规模、区域居民消费水平和对外贸易发展四个方面列举出影响长株潭区域物流需求增长的相关因素,并运用软件,对这些数据进行实证分析,发现人均国内生产总值、公路通车里程、第三方物流外包比例对长株潭区域物流需求量增长起着关键性的作用。     

中国西部区域物流能力的灰色聚类分析

对不同区域的物流能力进行聚类分析,能使各区域客观地认识自身的物流能力现状以及相互间的差异,从而采取有效措施来提高其物流能力。将区域物流能力系统看作是灰色系统,运用灰色聚类分析方法对中国西部12省区的物流能力进行了客观综合评价,得到了灰色聚类评价结果,并依据这些省区物流业的发展现状印证了聚类结果的合理性。研究表明,灰色聚类方法计算简便,结果客观,在区域物流能力综合评价中具有较好的可操作性和实用价值。     

基于灰色理论的需求预测模型及应用

准确的需求预测将直接影响着企业生产与运作中的计划和决策,目前已经提出多种理论和方法来提高预测的精度。文中在灰色系统理论的基础上,对原始序列的一次累加生成序列形成的趋势曲线不断探索以寻找拟合更优的曲线函数进行拟合预测,并以城镇居民家庭年底洗衣机的拥有量为例进行说明。     

基于灰色系统理论的山东物流需求预测分析

从山东物流需求省情出发,运用灰色GM（1,1）预测模型理论,根据实际数据建立山东省物流需求量模型,并运用该模型对山东省未来五年物流需求规模进行预测,结果显示山东省的物流需求呈增长之势,以期为山东省物流业发展提供理论依据。     

GA-灰色神经网络的区域物流需求预测

区域物流需求与区域经济发展水平密切相关,影响区域物流需求的经济因素包括区域经济的规模、产业结构、购买力和网络购物人数。以货运量作为物流需求的内容,选取福建省1997—2009年的经济数据作为面板数据,采用基于遗传算法的灰色神经网络模型对福建省区域物流进行预测。实证结果表明:网上购物水平是影响区域物流需求量的一个重要因素;组合预测模型较单一预测模型具有更好的预测效果;未来几年内福建省物流需求将呈上升态势。实证结果为区域物流需求预测提供了有益的参考。     

改进的灰色预测模型的应用

提出了对原始数据作指数变换与优化灰导数相结合的方法对GM(1,1)模型进行了改进.使预测精度大为提高,通过实例验证了所建模型的实用性与可靠性.     

基于灰色线性组合模型的农产品物流需求预测

以北京市农产品物流需求为研究对象,采用灰色 GM(1,1)模型为基本方法,使用 Matlab 软件,借助蚁群算法求出了单个模型的权数,构建出灰色线性组合模型,对"十三五"时期北京市农产品的物流需求进行预测。研究发现：北京市农产品物流需求在"十三五"期间稳定增加。因此,要平衡"十三五"期间北京市农产品物流的供给与需求,应增加农产品物流的供给,即完善农产品物流基础设施建设、大力支持农产品物流企业的发展和政府加强宏观调控。预测的结果表明：灰色线性组合模型的拟合度较好,比其他传统方法有更高的预测精度。     

现代粮食物流的综合预测模型

粮食物流涉及许多因素,关键是物流的流向、流量、动力、流速等参量。依据这些基本的要素可以构造主要的物流变量,如粮食产消差量、粮食品种结构调剂量、特殊物流量和冗余物流量等。在理想的情况下,上述4个量之和可以表明总的粮食物流量。据此完成粮食物流预测模型的构造,可以达到简化的预测目的,为物流规划和物流管理提供便捷工具。     

国内外物流需求预测研究趋势可视化分析

借助Scopus和CNKI检索了物流需求预测的相关文献,通过文献可视化软件CiteSpace对国内外研究文献进行关键词共现、突现、时区图等图谱分析。结果表明：研究热点方面,国内研究多集中于中微观层面,从经典统计学模型、优化算法到神经网络预测模型及其改进等方面对具体行业的物流量进行预测,而国外则更关注智能网络模型等方法在宏观区域物流上的应用。研究前沿方面,国内近三年在智能优化算法与多元回归模型的组合研究较多,国外则更关注大数据发展下人工智能方法及其组合的应用,且对物流供应链中企业库存、备件的资源优化配置较为重视。最后对新的研究方向提出了展望。     

物流需求灰色预测及其实证分析

物流需求涉及仓储、运输、配送、流通加工等物流业务的运作规模,以及行业、区域等范围的物流规模等内容,其预测具有复杂性,一般性预测方法往往因考虑因素较少或因素间的相互关联程度处理较为简单,很难满足物流需求内容的要求,需要寻求应用新的预测方法。针对航空物流领域的特点,在总结物流需求预测方法的基础上,提出了依据航空物流基地货运量构建航空物流基地的物流需求的灰色预测模型,并应用该模型对某省未来工业航空物流量进行预测。同时,为验证预测方法的可行性,结合福建省的物流规模状况,建立灰色需求GM预测模型,通过实证分析对预测结果进行了检验,证明了灰色预测方法在物流需求量预测方法的有效性。     

灰色马尔可夫模型在成本预测分析中的应用

结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型.并且以施工质量成本CQ的预测为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的施工质量成本的数据列的预测具有一定的准确性和应用性.     

基于灰色GM(1,n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上,提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上,将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标,采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析,根据灰色关联系数与排序,筛选灰色GM(1,n)预测变量,减少预测模型输入工作量,计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明,该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

灰色组合模型在湖北省粮食单产预测中的应用

分别采用GM(1,1)模型、多项式和组合模型利用统计资料对湖北省粮食单产进行预测,结合具体情况进行分析,结论认为2010、2015、2020年湖北省单产将可能达到5917.63、6141.03、6358.66千克。     

灰色模型在西安住宅市场预测中的应用及市场分析

在简要介绍灰色模型尤其是GM(1,1)模型的同时,利用西安市1999~2003年的住宅销售总量数据,建立了西安住宅销售总量预测模型。经模型检验,该模型合格。利用该模型对2004~2007年西安住宅销售总量进行了预测。最后在预测的基础上,对开发商及政府管理提出了几点建议。     

灰色系统理论在市场预测中的应用

市场竞争的日趋激烈,使企业在市场管理决策中面临越来越多的挑战.如何根据企业内外部信息、科学、准确地预测其业务发展前景和市场未来动态发展趋势,已成为企业发展的关键.灰色系统理论是近年来在管理决策中应用效果较好且日益盛行的一种理论方法,可为企业制定行之有效的管理预测、决策方案提供科学依据.